「core」の検索結果

Anti Slop: Rules for AI Coding Agents. The core filter. Load always to stop generic AI slop.

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Metaplex development on Solana — NFTs, tokens, compressed NFTs, candy machines, token launches. Use when working with Token Metadata, Core, Bubblegum, Candy Machine, Genesis, or the mplx CLI.

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Audit websites for SEO, performance, security, technical, content, and 15 other issue cateories with 230+ rules using the squirrelscan CLI. Returns LLM-optimized reports with health scores, broken links, meta tag analysis, and actionable recommendations. Use to discover and asses website or webapp issues and health.

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Comprehensive Cline SDK skill for building AI agents. Covers the direct Agent runtime, ClineCore sessions, custom tools, plugins, events, LLM providers, scheduling, multi-agent teams, and production deployment. Use for any task involving @cline/sdk or its sub-packages.

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Mine Claude Code session logs for skill idea candidates. Use when running the skill generation pipeline to extract, score, and backlog new skill ideas from recent coding sessions.

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Review skills in any project using a dual-axis method: (1) deterministic code-based checks (structure, scripts, tests, execution safety) and (2) LLM deep review findings. Use when you need reproducible quality scoring for `skills/*/SKILL.md`, want to gate merges with a score threshold (for example 90+), or need concrete improvement items for low-scoring skills. Works across projects via --project-root.

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価値概念とIT要求・活動のスコア乖離検証結果の良い点・悪い点を分析し、改善のための問いを生成

IT要求・活動インパクトスコアの良い点・悪い点を分析し、改善点と改善のための問いを生成

IT要求・活動のインパクトスコアを算出

価値概念スコアの良い点・悪い点を分析し、改善点と改善のための問いを生成

価値概念との乖離を検証

価値概念のリストアップとインパクト評価を実行

検証結果に基づいて価値概念スコアを洗練・修正する

匠MethodのコアモデルのDrawIOモデルを作成する。

検証結果に基づいてIT要求・活動インパクトスコアを洗練・修正する

匠Methodのコアモデルのテキストデータを全て作成する。

検証結果に基づいてスコア乖離検証結果を洗練・修正する

価値概念スコアの検証を行う時の観点を説明する

IT要求・活動インパクトスコアの検証を行う時の観点を説明する

スコア乖離検証結果の検証を行う時の観点を説明する

Create a look-alike audience from a seed audience and a candidate population dataset. Classifies Rosetta Stone attributes, generates the same materialized-view scoring pipeline Lookalike Studio emits (Naive-Bayes categorical weights + Gaussian continuous similarity), gates on approval, submits via `narrative_workflows_create`, and monitors the build to completion. Use when: "create a lookalike audience", "find more users like this segment", "expand my seed audience to 500k similar users", "score the population against my customers", "build a look-alike of dataset X". (narrative-audience)

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Conducts rigorous authoring and review of Playwright E2E tests. Enforces accessibility-first locators, web-first assertions, strict isolation, and DAMP architecture. Use when generating, refactoring, or reviewing any Playwright test code.

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Compare standardized metrics across multiple ego-benchmark-harness runs by recalculating them from tasks.jsonl and session JSONL, never from HTML reports. Covers overall aggregates (success rate/average score), Odysseys per-rubric pass rates, duration distributions (avg/p50/p90/max), turns/tools/cost, error and exception counts, per-task success matrices, helper distributions, and the share of DOM operations. Use whenever users ask to compare data or metrics across runs, calculate aggregate/Odysseys/duration/turn/error/helper metrics, inspect differences among runs, or compare multiple rwb/real-world-bench runs. Use pi-session-analyzer instead for deep forensic analysis of why an individual task was slow or failed.

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값 반환과 부수효과가 혼재된 메서드를 Query(순수)와 Modifier(부수효과)로 분리(CQS). "쿼리와 명령 분리", "getter가 상태를 바꿔", "CQS", "/separate-query-modifier" 요청 시 사용. 단, I/O 전체를 계산에서 떼어내는 것은 /segregate-functional-core가 적합. /separate-query-modifier [commit-ref]로 호출.

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